计量经济学软件Eviews(4)

合集下载

eviews-4.自相关解析

eviews-4.自相关解析

三、序列相关性的后果
计量经济学模型一旦出现序列相关性,如果仍采用OLS 法估计模型参数,则OLS估计量仍然是线性无偏估计量, 但是会产生下列不良后果:
1、参数估计量非有效
因为,在有效性证明中利用了 E(UU’)=2I 即同方差性和无序列相关假设。
证明:
ˆ k t t 1 1
ˆ ) E[ ˆ E( ˆ )]2 E( ˆ )2 var( 1 1 1 1 1
~ Y (Yˆ )ˆ e e i Yi (iY0ls)
t t
t ols
然后,通过分析这些“近似估计量”之间的相 关性,以判断随机误差项是否具有序列相关性。
自相关的检验方法

检验自相关的方法也可以分为两种:一种是图示 法,另一种是检验方法。
(一)图示法

由于回归残差 e 可以作为随机项 u t 的估计量, ut t 的性质可以从 e 的性质中反映出来。我们可以通 t 过观察残差是否存在自相关来判断随机项是否存 在自相关。
ts
经济变量以正相关居多, 所以此项多为正数
ˆ ˆ) var( ) var( 1 1
2、变量的显著性检验失去意义
在变量的显著性检验中,统计量是建立在参 数方差正确估计基础之上的,这只有当随机误差 项具有同方差性和无序列相关时才能成立。
如果存在序列相关,参数估计量的方差 出现偏误(偏大或偏小),t检验就失 去意义。其他检验也是如此。
称ut具有一阶自回归形式。 比如:

ut 1ut 1 vt
满足经典假设
由于序列相关性经常出现在以时间序列为样本的模型中, 因此,本节用下标t代表i。
ut 1ut 1 vt
ˆ1
u u

EViews统计分析在计量经济学中的应用EViews概述

EViews统计分析在计量经济学中的应用EViews概述
拟合优度检验、F检验、预测
5/7/2023
EViews统计分析在计量经济学中的应用
2
2
EViews历史
EViews是由Quantitative Micro Software 〔QMS〕公司开发的,专门从事数据分析、回归 分析和预测的工具。EViews结合了电子表格和 相关的数据库技术以及传统统计软件分析功能, 并且使用了单击图形用户界面。EViews特点是 对于时间序列数据有较强的分析能力,另外在 预测分析、科学数据分析与评价、金融分析、 经济预测、销售预测和本钱分析等领域应用非 常广泛。
5/7/2023
EViews统计分析在计量经济学中的应用
22 22
图形操作
将图形插入文献中:Eviews可以将图形插入到 Word文档中。首先将图形翻开,然后点击 Eviews主画面顶部主按钮Edit/Copy/click弹出 对话框。选择〞Copy to clipboard〞,点击 OK,然后在Word文档中指指定位置粘贴即可。
EViews统计分析在计量经 济学中的应用EViews概述
1
:EViews简介
o 实验目的:熟悉和掌握Eviews在一元线性回 归模型中的应用。
o 实验数据:2019年中国各地区城市居民人均 年消费支出〔CS〕和可支配收入〔INC〕 〔相关数据在文件夹“书中资料/第3章〞〕 。
o 实验原理:普通最小二乘法(OLS) o 实验预习知识:普通最小二乘法、t检验、
可翻开下拉式菜单〔或再下
一级菜单,如果有的话〕,
点击某个选项电脑就执行对 应的操作响应〔File,Edit的 编辑功能与Word, Excel中的 相应功能相似〕
图1-1 EViews主窗口界面
5/7/2023

计量经济学EVIEWS模型案例

计量经济学EVIEWS模型案例

数据收集
数据来源: 《中国统计年鉴》 其中:
Y ——各项税收收入(亿元)
X2——国内生产总值(亿元) X3——财政支出(亿元) X4——商品零售价格指数(%)
参数估计
假定模型中随机项满足基本假定,可用 假定模型中随机项满足基本假定,可用OLS法估计 法估计 其参数。具体操作: 软件, 其参数。具体操作:用EViews软件,估计结果为: 软件 估 X2t + β2 X3t + β3 X4t + ut
其中: 其中: 各项税收收入(亿元) Y — 各项税收收入(亿元) X2 — 国内生产总值(亿元) 国内生产总值(亿元) X3 — 财政支出(亿元) 财政支出(亿元) 商品零售价格指数( ) X4 — 商品零售价格指数(%)
上机要求: 上机要求:
1、更新数据至2009年,并对模型进行估 计和检验; 2、上网查2010年各解释变量的数据,求 出2010年税收收入的点预测和区间预测, 并与实际值进行比较分析; 3、形成报告于下次上机课上交打印稿。
R 2 = 0.9971
F = 2717.238
df = 21
模型检验: 模型检验: 拟合优度: 较高, 拟合优度:可决系数 R 2 = 0.9974 较高, R 2 = 0.9971 也较高, 修正的可决系数 也较高, 表明模型拟合较好。 表明模型拟合较好。
显著性检验
F检验: 针对 H0 : β2 =,取β4 = 0 检验: 检验 β3 = 查自由度为 k -1=3 和 的临界值 n - k =21
理论分析 影响中国税收收入增长的主要因素可能有: 影响中国税收收入增长的主要因素可能有: (1)从宏观经济看,经济整体增长是税收增长的 )从宏观经济看, 基本源泉。 基本源泉。 2) (2)社会经济的发展和社会保障等都对公共财政 提出要求, 提出要求,公共财政的需求对当年的税收收入可 能会有一定的影响。 能会有一定的影响。 (3)物价水平。中国的税制结构以流转税为主, )物价水平。中国的税制结构以流转税为主, 以现行价格计算的GDP和经营者的收入水平都与 以现行价格计算的 和经营者的收入水平都与 物价水平有关。 物价水平有关。 (4)税收政策因素。 )税收政策因素。

《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型

《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型

《计量经济学》实验报告一元线性回归模型
三、实验步骤(简要写明实验步骤)
1、数据的输入、编辑
2、图形分析与描述统计分析
3、数据文件的存贮、调用
4、一元线性回归的过程
点击view中的Graph-scatter-中的第三个获得
在上方输入ls y c x回车得到下图
在上图中view处点击view-中的actual,Fitted,Residual中的第一个得到回归残差
打开Resid中的view-descriptive statistics得到残差直方图
打开工作文件第二个中的structure将workfiels选中第一个,将右边改为16个
之后打开工作文件xy右键双击,open-as grope
在回归方程中有Forecast,残差立为yfse,点击ok后自动得到下图
在上方空白处输入ls y c s---之后点击proc 中的forcase 根据
公式)|(0^
0X Y Y E 得到2015估计量
四、实验结果及分析(将本问题的回归模型写出,并作出经济意义检。

计量经济学EViews操作

计量经济学EViews操作

计量经济学作业操作过程详解1.进入Eviews软件2.主菜单-->File--->Workfile3.打开工作文件范围选择框,选择Annual,分别输入1985,1998。

点击完成。

4.数据输入:方法一:导入excel文件中的数据1)在excel中先建立数据文件2)点击file/import/read text-lotus-excel选项,在对话框中选择已建立的excel文件4)打开后,在新的对话框中输入想要分析的变量名称,然后点击OK即可。

此时工作文件中出现变量图标。

方法二:手工数据输入主菜单--->Quick----->Empty Group分别输入变量Y、GDP的数据。

点击obs后面的灰色格子中分别输入Y、GDP。

(方法一:一个一个输入方法二:在Excel中输入完再复制粘贴)5.主菜单---->Quick----->Estimate Equation打开估计模型对话框,输入Y C GDP ,(如上图所示,注意字母之间要有空格)点击OK键。

得出Eviews的估计结果:其中12596.27为β(上面还要带个帽子,电脑打不出来),26.95415为1β。

第五步可以直接输入LS Y C GDP 等出结果6.一元线性回归模型的预测1)在工作文件主窗口点击procs/change workfile range(改变范围),弹出对话框,在对话框的end date栏中输入预测值的时间或序号,点击OK2)在工作文件窗口中双击解释变量文件,在变量窗口中点击edit+/-键,进入编辑模式,在变量窗口底端输入新序号的数值,再点击edit+/-键,关闭编辑模式3)再次进行估计,点击quick/estimate equation,在对话框中输入方程,注意样本范围应不包括新序号,点击OK得到估计结果4)点击结果窗口中的forecast键,产生对话框,在对话框中选择样本范围,点击OK可得预测曲线图。

计量经济学eviews术语

计量经济学eviews术语

计量经济学eviews术语一、Eviews概述1. Eviews(强大的计量经济学软件)是由IHS Econometric Software开发的一种功能强大的计量经济学统计处理软件,它可以方便快捷地进行数据处理、分析和可视化操作。

2. Eviews能够便捷地帮助用户完成计量经济学研究,包括统计模型估计、模型诊断检验、多变量时间序列分析和计量经济学分析等;它还能方便快捷地使用MS office将分析结果编辑和可视化。

二、Eviews的功能1. 数据管理:Eviews自带了一系列的数据输入和数据输出工具,可以帮助用户快速方便地管理资料,以及对资料进行编辑和可视化处理;2. 统计模型估计:Eviews支持多种统计模型,包括OLS回归分析、层次序贯回归模型、正交调整后最小二乘回归模型、线性混合效应模型和定量萃取法等;3. 模型检验:内置强大的检验工具,能够帮助用户完成关键的模型检验,比如偏差检验、Wald检验、F检验、变量检验等;4. 数据预测:当给定模型后,Eviews可以用来作出预测、预测标准误差和预测置信区间等;5. 计量经济学分析:Eviews能完整支持计量经济学的常规分析,包括模型检验和模型反校正、波特尔共同分析、多变量滞后效应模型等;6. 时间序列分析:Eviews支持多种时间序列模型,能够用来完成季节性分析、指数平滑法、ARIMA模型、VAR/VECM模型等。

三、 Eviews的优点1. 功能强大:Eviews支持多种计量经济学和数据处理功能,能够实现完整的计量经济学分析工作;2. 易学易用:Eviews设计为易学易用,它拥有完备的在线帮助、脚本以及可视化界面,容易上手,操作简单;3. 多种文件支持:支持Excel, Access和其他常见的文件格式,实现多样数据传输;4. 多种输出形式:Eviews输出形式支持多种文件,如EPS、PDF、XLS、DOC、HTML等,方便快捷地与MS Office交互;5. 易于升级:Eviews的升级也十分简便,可以在线自动更新,不需要重新安装只需要下载更新即可。

计量经济学---EViews的基本操作案例

计量经济学---EViews的基本操作案例

说明总离差平方和的99.88%被样本回归直线解释,仅有0.12%未被解释,因此,样
本回归直线对样本点的拟合优度很高。也即用人均年收入解释消费性支出变化效 果很好。
回归系数显著性检验(t检验)
提出原假设H0:β 1=0 备择假设H1:β 1≠0
取显著性水平α =0.05,在自由度为v=17-2=15下,查t分布表,得:t
R² =0.998726
F=12952.03 n=17 DW=1.025082
(7)回归预测
点估计。假定预测出2002年、2003年的平均每人年收入分别为
X2002=6932.91元,X2003=7334.37元。预测Ŷ2002,Ŷ2003的值。
将X2002=6932.91,X2003=7334.37代入估计的回归方程的点估计值 Ŷ2002=132.0125+0.768761*6932.91=5461.76(元)
(3)画散点图
确定了模型后,需要在直观上初步探明变量之间的相互关系,
为此,以人均年收入为横轴,以人均年消费支出为纵轴,描 出样本变量观测值的散点分布图。如下图所示:
根据上图散点分布情况可以看出,在1985~2001年期间,我国城镇
居民人均年消费和可支配收入之间存在较为明显的线性关系。
(4)显示估计结果Fra bibliotekTHANKS
利用Eviews的最小二乘法程序,输出的结果如下: Dependent Variable(从属变量):Y Method:Least Squares(最小二乘法) Sample:1985 2001 Included observations:17
(5)模型检验
可决系数检验:R² =1-ESS/TSS=0.9988
Xi——表示城镇居民人均年收入水平 ui——表示随机误差项 现给定样本观测值(Xi,Yi),i=1,2,…,17,n=17为样本容量。则建立样 本回归模型:Yi=β0+β1Xi+ei 其中,β0,β1分别为β0、β1的估计值,ei为残差项。样本回归方程: Ŷi=β0+β1Xi 其中,Ŷi表示样本观测值Yi的估计值。

计量经济学教案(4)

计量经济学教案(4)
教学难点:如何区分线性回归模型与非线性回归模型
教学方法、手段:通过多媒体多以图示的方法加深理解、通过作业亲自上机实习
教学基本内容:1、变量间的非线性关系
2、线性化的方法
3、案例分析
4、eviews操作练习
教学过程:
以上介绍了线性回归模型。但有时候变量之间的关系是非线性的。例如
yt=0+1 +ut
yt=0 +ut
上述非线性回归模型是无法用最小二乘法估计参数的。可采用非线性方法进行估计。估计过程非常复杂和困难,在20世纪40年代之前几乎不可能实现。计算机的出现大大方便了非线性回归模型的估计。专用软件使这种计算变得非常容易。但本章不是介绍这类模型的估计。
另外还有一类非线性回归模型。其形式是非线性的,但可以通过适当的变换,转化为线性模型,然后利用线性回归模型的估计与检验方法进行处理。称此类模型为可线性化的非线性模型。下面介绍几种典型的可以做线性化处理的非线性模型。
yt* =b* -a t+ut(4.19)
此时可用最小二乘法估计b*和a。
(7)Cobb-Douglas生产函数
下面介绍柯布−道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数。其形式是
Q=k LC1-(4.24)
其中Q表示产量;L表示劳动力投入量;C表示资本投入量;k是常数;0 << 1。这种生产函数是美国经济学家柯布和道格拉斯根据1899-1922年美国关于生产方面的数据研究得出的。的估计值是0.75,的估计值是0.25。更习惯的表达形式是
一种多项式方程的表达形式是
yt=b0+b1xt+b2xt2+b3xt3+ut(4.12)
其中b1>0,b2>0,b3>0和b1<0,b2>0,b3<0情形的图形分别见图4.9和4.10。令xt1=xt,xt2=xt2,xt3=xt3,上式变为

eviews计量经济学实验报告

eviews计量经济学实验报告

eviews计量经济学实验报告EViews计量经济学实验报告引言计量经济学是经济学领域中的一个重要分支,它运用数学、统计学和计量学的方法来分析经济现象。

EViews是一个常用的计量经济学软件,它提供了丰富的数据分析和模型建立工具,被广泛应用于学术研究和实际经济分析中。

本实验报告将利用EViews软件进行计量经济学实验,以探讨经济现象并得出相关结论。

实验目的本实验旨在利用EViews软件对某一经济现象进行实证分析,通过建立相应的计量经济模型,对经济现象进行量化分析,并得出相关结论。

实验步骤1. 数据收集:首先,我们需要收集与所研究经济现象相关的数据,包括时间序列数据和横截面数据等。

这些数据可以来自于官方统计机构、学术研究机构或者自行收集整理。

2. 数据预处理:接下来,我们需要对收集到的数据进行预处理,包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等,以确保数据的质量和完整性。

3. 模型建立:在数据预处理完成后,我们可以利用EViews软件建立计量经济模型,包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等,以探讨经济现象的内在规律和影响因素。

4. 模型估计:建立模型后,我们需要对模型进行参数估计,得到模型的具体参数估计值,并进行显著性检验和模型拟合度检验,以验证模型的可靠性和有效性。

5. 结果分析:最后,我们将对模型估计结果进行分析,得出与经济现象相关的结论,并对实证分析结果进行解释和讨论。

实验结论通过以上实验步骤,我们得出了关于某一经济现象的实证分析结果,并得出了相关的结论。

这些结论对于理解经济现象的内在规律和制定经济政策具有重要的参考价值。

总结EViews计量经济学实验报告通过利用EViews软件进行实证分析,对经济现象进行了深入探讨,并得出了相关结论。

这些结论对于经济学研究和实际经济分析具有重要的理论和实践意义,为我们深入理解经济现象和推动经济发展提供了重要的参考依据。

EViews软件的应用为我们提供了一个强大的工具,帮助我们更好地理解和分析经济现象,为经济学领域的研究和实践提供了重要的支持和帮助。

计量经济学eviews报告

计量经济学eviews报告

计量经济学eviews报告在经济学研究中,计量经济学是一个重要的分支领域,它利用数理统计和经济理论方法,对经济现象进行定量分析和预测。

而在进行计量经济学研究时,经济学家们通常会使用eviews软件来进行数据处理和分析。

本报告将对eviews软件在计量经济学研究中的应用进行介绍和分析。

首先,eviews软件作为一款专业的计量经济学软件,具有强大的数据处理和分析功能。

它可以对各种类型的经济数据进行处理,包括时间序列数据、截面数据和面板数据等。

同时,eviews还提供了丰富的统计分析工具,如回归分析、时间序列分析、方差分析等,可以帮助经济学家们快速准确地进行数据分析和模型建立。

其次,eviews软件在计量经济学研究中的应用非常广泛。

在实证研究中,经济学家们通常会使用eviews来进行数据的导入和清洗,然后进行相关的计量分析。

例如,他们可以利用eviews进行回归分析,来探讨不同经济变量之间的关系;也可以利用eviews进行时间序列分析,来预测未来的经济走势。

总之,eviews为经济学家们提供了一个强大的工具,帮助他们更好地进行计量经济学研究。

另外,eviews软件还具有友好的用户界面和丰富的图表展示功能,使得经济学家们可以直观地呈现研究结果。

他们可以通过eviews生成各种统计图表,如散点图、折线图、柱状图等,直观地展示数据之间的关系和变化趋势。

这些图表不仅可以帮助经济学家们更好地理解数据,还可以用于学术论文和研究报告的展示。

总之,eviews软件在计量经济学研究中发挥着重要的作用,它为经济学家们提供了强大的数据处理和分析工具,帮助他们更好地进行实证研究。

未来,随着计量经济学研究的深入发展,相信eviews软件将会继续发挥重要作用,为经济学研究提供更多的便利和支持。

计量经济学软件eviews的使用方法第四章基本数据处理

计量经济学软件eviews的使用方法第四章基本数据处理

第四章基本数据处理§4.1 数据对象本章重点讨论序列和组的操作,矩阵、向量和标量留到Command and Programming Reference中讨论。

1、序列建立序列对象:⑴点击EVIEWS主菜单中的Objects/New Object,然后选择Series即可;⑵点击EVIEWS主菜单中的Objects/Generate Series,键入一个表达式,可形成一个新的序列。

编辑序列:点击序列名称或Show可以显示序列数据,然后点击Edit+/-按钮,可切换编辑状态。

当处于可编辑状态时,可修改数据,按回车确定。

改变表单显示:一般是竖行显示,点击Wide+/-按钮,可切换成表格显示状态。

改变样本区间:点击Smpl+/-按钮,可切换序列的样本区间为当前样本区间或工作区样本区间。

在序列中插入或删除观测值:选中要插入或删除的单元,然后点击InsDel按钮,可以插入或删除。

2、组建立组对象:⑴点击EVIEWS主菜单中的Objects/New Object,然后选择Group,键入序列表即可;⑵选择组名和序列名后,点击Show,可形成一个新的组。

编辑:点击组名称或Show可以显示组中的数据,然后点击Edit+/-按钮,可切换编辑状态。

当处于可编辑状态时,可修改数据,按回车确定。

改变样本区间:点击Smpl+/-按钮,可切换序列的样本区间为当前样本区间或工作区样本区间。

§4.2 样本1.工作文件样本工作文件的样本区间是建立工作区时设定的,重新设定,双击Range后的时间区间。

2.改变当前样本区间点击工作文件中的Objects/Sample或Sample钮,也可双击Sample后的样本区间,然后在对话框输入时间,可输入条件,使用数学表达式及AND、OR逻辑表达式。

3、命令方式改变当前样本区间如Smpl 1980:1 2000:4 IF RC>3.6§4.3 输入数据1.键盘输入在主菜单下,选择Quick/Empty Group(Edit Serirs)打开一个新序列后,在编辑状态下,通过键盘输入数据,并给定一个序列名。

计量经济学实验 Eviews的基本操作

计量经济学实验 Eviews的基本操作

实验一 EViews软件的基本操作【实验目的】了解EViews软件的基本操作对象,掌握软件的基本操作。

【实验内容】一、EViews软件的安装;二、数据的输入、编辑与序列生成;三、图形分析与描述统计分析;四、数据文件的存贮、调用与转换。

实验内容中后三步以表1-1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。

表1-1 我国税收与GDP统计资料单位:亿元资料来源:《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、安装EViews软件㈠EViews对系统环境的要求⒈一台386、486奔腾或其他芯片的计算机,运行Windows3.1、Windows9X、Windows2000、WindowsNT或WindowsXP操作系统;⒉至少4MB内存;⒊VGA、Super VGA显示器;⒋鼠标、轨迹球或写字板;⒌至少10MB以上的硬盘空间。

㈡安装步骤⒈点击“网上邻居”,进入服务器;⒉在服务器上查找“计量经济软件”文件夹,双击其中的setup.exe,会出现如图1-1所示的安装界面,直接点击next按钮即可继续安装;⒊指定安装EViews软件的目录(默认为C:\EViews3,如图1-2所示),点击OK按钮后,一直点击next按钮即可;⒋安装完毕之后,将EViews的启动设置成桌面快捷方式。

图1-1 安装界面1图1-2 安装界面2二、数据的输入、编辑与序列生成 ㈠创建工作文件⒈菜单方式启动EViews 软件之后,进入EViews 主窗口(如图1-3所示)。

图1-3 EViews 主窗口在主菜单上依次点击File/New/Workfile ,即选择新建对象的类型为工作文件,将弹出一个对话框(如图1-4所示),由用户选择数据的时间频率(frequency )、起始期和终止期。

图1-4 工作文件对话框工作区域状态栏其中, Annual——年度 Monthly——月度Semi-annual——半年 Weekly——周Quarterly——季度 Daily——日Undated or irregular——非时序数据选择时间频率为Annual(年度),再分别点击起始期栏(Start date)和终止期栏(End date),输入相应的日前1985和1998。

计量经济学实验指导基于Eviews软件

计量经济学实验指导基于Eviews软件
EVIEWS得益于WINDOWS的可视的特点,能通过标准的 WINDOWS菜单和对话框,用鼠标选择操作,并且能通过标准的 WINDOWS技术来使用显示于窗口中的结果。
可以利用EVIEWS的强大的命令功能和它的大量的程序处理语言, 进入命令窗口修改命令,并可以将计算工作的一系列操作建立成相 应的计算程序,并存储,可以通过直接运行程序来完成你的工作。
10/16/2020
8
Eviews软件背景
EVIEWS是在大型计算机的TSP (Time Series Processor) 软件包 基础上发展起来的一组处理时间序列数据的有效工具。
1981年QMS (Quantitative Micro Software) 公司在Micro TSP 基础上直接开发成功EVIEWS并投入使用。目前已经发展到6.0版。
10/16/2020
10
Eviews的基本窗口简介(一)
EVIEWS窗口由如下五个部分组成:标题栏、主菜单、 命令窗口、状态线、工作区,如下。
标题栏 主菜单
命令窗口
工作区
状态线
10/16/2020
11
Eviews的基本窗口简介(二)
标题栏:它位于主窗口的最上方。你可以单击EVIEWS窗口的 任何位置使EVIEWS窗口处于活动状态。
掌握经济管理理论与问题的计量实现程序; 加深对课程理论知识的理解与应用; 初步掌握经济科学和管理科学规范的问题研
究分析方法,以及计量研究结果的呈现。
10/16/2020
3
实验程序
1.教师实验案例讲授与演示 2.学生从实验室案例库提取案例数据,进行
模拟分析; 3.学生撰写计量分析实验报告 4.报告分析与点评
工作区:位于窗口中间部分的是工作区。EVIEWS在这里显示 各个目标窗口。

计量经济学实验一EViews软件的基本操作

计量经济学实验一EViews软件的基本操作
图1.2
图1.3创建工作文件窗口在Workfile structure type选项区共有3种类型:
(1)Unstructured/Undated(非结构/非日期);
(2)Dated-regular frequency;
(3)Balanced Panel(平衡面板)。
其中默认的状态是Dated-regular frequency类型。
图1.3
图1.4
在默认状态Dated-regular frequency类型下,另一选项区Date specification(日期设定)中有8个选择,分别是Annual(年度的),Semi-annual(半年度的),Quarterly(季度的)、Monthly(月度的)、Weekly(周度的)、Daily-5 day week(一周5个工作日)、Daily-7 day week(一周7工作日)和Integer date(整序数的),如图1.4所示。本例中选择默认的时间频率Annual(年度数据),在起始栏和终止栏分别输入相应的日期1990和2004。点击OK,在EViews软件的主显示窗口将显示相应的工作文件窗口,如图1.5所示。
此外,除了选用菜单方式,也可以选用命令方式建立工作文件。即在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令,也可以建立工作文件。命令格式为:
CREATE时间频率类型起始期终止期
则以上菜单方式过程可写为:CREATE A 1990 2004
1.3.2.2输入数据
建立或调入工作文件以后,可以输入和编辑数据。输入数据有两种基本方法:data命令方式和鼠标图形界面方式。
菜单栏:标题栏下是主菜单栏。主菜单栏上共有7个选项:File,Edit,Objects,View,Procs,Quick,Options,Window,Help。用鼠标点击可打开下拉式菜单(或再下一级菜单,如果有的话),点击某个选项电脑就执行对应的操作响应。

计量经济学案例eviews

计量经济学案例eviews

案例分析1.问题的提出和模型的设定根据我国1978—1997年的财政收入Y 和国民生产总值X 的数据资料,分析财政收入和国民生产总值的关系建立财政收入和国民生产总值的回归模型。

假定财政收入和国民收入总值之间满足线性约束,则理论模型设定为i i i u X Y ++=21ββ其中i Y 表示财政收入,i X 表示国民生产总值。

表1我国1978—1997年财政收入和国民生产总值2.参数估计进入EViews 软件包,确定时间范围;编辑输入数据;选择估计方程菜单,估计样本回归函数如下表 2obsX Y 19783624.100 1132.260 19794038.200 1146.380 19804517.800 1159.930 19814860.300 1175.790 19825301.800 1212.330 19835957.400 1366.950 19847206.700 1624.860 19858989.100 2004.820 198610201.40 2122.010 198711954.50 2199.350 198814922.30 2357.240 198916917.80 2664.900 199018598.40 2937.100 199121662.50 3149.480 199226651.90 3483.370 199334560.50 4348.950 199446670.00 5218.100 199557494.90 6242.200 199666850.50 7407.990 1997 73452.50 8651.140估计结果为Y=858.3108 + 0.100031X(12.78768) (46.04788)R^2=0.991583 S.E.=208.508 F=2120.408括号内为t统计量值。

3.检验模型的异方差(一)图形法1、EViews软件操作。

计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业

计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业

计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业计量经济学论文(EViews分析)导言计量经济学是一门研究经济现象及其相互关系的学科,通过运用统计学方法和经济学理论,对经济数据进行分析和解释。

在本篇论文中,我们将运用EViews软件进行计量经济分析,以探讨某一经济问题的核心要素和关系。

第一部分:数据收集与描述性统计在这一部分中,我们将介绍数据的来源和收集方法,并进行描述性统计分析,以便了解数据的基本特征。

数据来源和收集方法我们收集了关于某国家的宏观经济数据,包括国内生产总值(GDP)、物价指数、失业率、人口数量等。

这些数据可以通过政府统计局、国际组织或经济学研究机构的报告来获取。

描述性统计分析在这一部分,我们将计算各个变量的平均值、标准差、最小值、最大值和偏度等统计指标,并绘制相应的直方图和散点图,以便对数据的分布和相关关系有更直观的了解。

第二部分:计量经济模型的建立与估计在这一部分中,我们将构建计量经济模型,并通过使用EViews软件进行参数估计,以分析各个变量之间的关系。

模型的建立根据我们对经济问题的研究目标和数据的特点,我们选择了某一计量经济模型,以解释变量Y与自变量X1、X2之间的关系。

在模型中,我们还考虑了可能的误差项。

参数估计使用EViews软件,我们可以通过最小二乘法对模型进行参数估计。

这将帮助我们确定各个变量的系数估计值,并评估其统计显著性。

模型诊断在参数估计后,我们将进行模型的诊断检验,以评估模型的拟合优度和误差项的符合性。

通过观察残差图和假设检验等方法,我们可以确定模型是否符合计量经济学的基本假设。

第三部分:计量经济模型的解释与预测在这一部分中,我们将解释计量经济模型的估计结果,并利用该模型进行未来情景的预测。

模型解释通过对模型中各个变量的系数估计进行解释,我们可以理解自变量与因变量之间的经济关系,并得出相应的经济学解释。

模型预测利用模型的参数估计结果和最新的经济数据,我们可以进行未来情景的预测。

计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业

计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业

计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业计量经济学论文分析的重要性不言而喁。

在经济学领域中,计量经济学是一门研究经济现象的学科,通过数学模型和统计分析对经济数据进行量化分析,以揭示经济规律和探寻经济发展规律。

eviews是一个专门用于时间序列分析和计量经济学建模的软件工具,广泛应用于经济学研究和金融领域。

在进行计量经济学论文分析时,首先需要明确研究问题和假设,然后收集相关数据。

随后,利用eviews软件对数据进行清洗和整理,进行描述性统计分析,绘制图表,进行回归分析等。

通过计量经济学方法,可以验证假设、识别变量之间的关系、预测未来趋势等。

举例来说,假设我们要研究某国家的经济增长与通货膨胀之间的关系。

首先,我们收集相关数据,包括国内生产总值(GDP)、通货膨胀率等。

然后,利用eviews软件导入数据,进行描述性统计分析,观察数据的分布特征。

接下来,可以进行回归分析,建立经济增长与通货膨胀之间的模型,分析它们之间的关系及影响因素。

在计量经济学论文中,需要注重数据的准确性和分析的科学性。

同时,也需要注意论文的结构和组织,合理安排内容,确保表达清晰,逻辑严谨。

最后,对研究结果进行讨论和总结,提出建议和展望,为相关研究和政策制定提供参考。

综上所述,计量经济学论文分析是一项复杂而重要的研究工作,需要研究者具备扎实的理论基础和专业的技能。

利用eviews软件进行数据分析和建模,可以帮助研究者更好地理解经济现象、揭示规律、做出预测,为经济学研究和实践提供理论支持和决策依据。

愿更多的学者和研究人员投身于计量经济学领域,不断推动学科进步和实践应用,为经济发展和社会进步做出贡献。

计量经济学实验一 计量经济学软件EViews

计量经济学实验一 计量经济学软件EViews

实验一计量经济学软件EViews一、计量经济学软件EViews的使用实验目的:熟悉EViews软件的基本使用功能。

实验要求:快速熟悉描述统计和线性回归分析。

实验原理:软件使用。

实验数据:1978-2005年广东省消费和国内生产总值统计数据。

实验步骤:(一)启动EViews软件进入Windows以后,双击桌面EViews6图标启动EViews,进入EViews窗口。

EViews的四种工作方式:(1)鼠标图形导向方式;(2)简单命令方式;(3)命令参数方式(1与2相结合);(4)程序(采用EViews命令编制程序)运行方式。

(二)创建工作文件假定我们要研究广东省消费水平与国内生产总值(支出法)之间的关系,收集了1978—2005年28年的样本资料(表1-1),消费额记作XF(亿元),国内生产总值记作GDP(亿元)。

根据资料建立消费函数。

进入EViews后的第一件工作,通常应由创建工作文件开始。

只有建立(新建或调入原有)工作文件,EViews才允许用户输入,开始进行数据处理。

建立工作文件的方法是点击File/New/Workfile。

选择新建对象的类型为工作文件。

选择数据类型和起止日期,并在对话框中提供必要的信息:适当的时间频率(年、季度、月度、周、日);最早日期和最晚日期。

开始日期是项目中计划的最早的日期;结束日期是项目计划的最晚日期,以后还可以对这些设置进行修改。

非时间序列提供最大观察个数。

建立工作文件对话框如图1-2所示,按OK确认,得新建工作文件窗口(图1-3)。

表1-1图1-2工作文件窗口是EViews的子窗口。

它也有标题栏、控制栏、控制按钮。

标题栏指明窗口的类型是Workfile、工作文件名和存储路径。

标题栏下是工作文件窗口的工具条。

工具条上是一些按钮。

图1-3View —观察按钮;Proc —过程按钮;Save —保存工作文件;Show —显示序列数据;Fetch —读取序列;Store —存储序列;Delete —删除对象;Genr —生成新的序列;Sample —设置观察值的样本区间。

用Eviews分析计量经济学问题

用Eviews分析计量经济学问题

一、问题背景高新区自开始设立至今短短十多年的时间,以其惊人的经济发展速度为世人所关注。

随着我国经济发展模式的逐步转变,高新区已经成为我国依靠科技进步和技术创新推动经济社会发展、走中国特色自主创新道路的一面旗帜。

“十二五”时期,面对新的机遇和挑战,国家高新区应注重提升五种能力,努力成为加快转变经济发展方式的排头兵。

为了探索高新经济发展的内在规律性,本文采用截面数据对高新区的投入产出进行分析,力求能够增进对高新区经济发展的了解,对高新区的进一步发展有所帮助。

二、模型设定本文研究的是高新区投入对产出的影响,所以本模型的被解释变量Y 即为高新区的产出。

就目前对高新区数据的统计来看,反映高新区产出的主要有“工业总产值”、“工业增加值”、“技工贸总收入”、“利润”和“上缴税额”几个总量指标。

按照生产函数理论,产出利用增加值,所以模型中我们将使用“工业增加值”指标数据来估计各高新区的总产出。

从高新区的投入来看,对产出有重要影响的因素主要包括以下几个方面:资本K ,劳动力L ,技术投入T ,此外,体制改革,管理模式创新也可以看作是投入的要素,但因其不可量化,因此归入模型的扰动项中。

这样,按照科布道格拉斯形式的生产函数,我们设定函数形式为:u T L AK Y γβα= 两边取自然对数得:u T L K A Y ln ln ln ln ln ln ++++=γβα其中,资本数据K 我们利用的是当年的年末净资产来进行估计,即当年年末资产减去当年年末负债后得到的数据;用当年年末从业人员来估计劳动力L ;用当年技术研发投入来估计技术投入T 。

数据选用的是截面数据。

从《国家高新技术产业开发区十年发展报告(1991-2000年)》得到1999年全国53个高新区各项指标统计数据:三、模型估计用Eviews 软件进行回归分析,得到如下结果:Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 13/12/11 Time: 19:31 Sample: 1 53C 0.664556 0.644854 1.030553 0.3078 LNK 0.478131 0.171585 2.786560 0.0076 LNL 0.367855 0.174496 2.108104 0.0402 R-squared0.740558 Mean dependent var6.280427Adjusted R-squared 0.724674 S.D. dependent var 0.440805 S.E. of regression 0.231297 Akaike info criterion -0.017755Sum squared resid 2.621421 Schwarz criterion 0.130946 Log likelihood4.470508 F-statistic 46.62236从表可以看出,回归方程为:TL K Y ln 140542.0ln 367855.0ln 478131.0664556.0ln +++=T= (1.030553) (2.786560) (2.109104) (1.520604)740558.02=R 724674.02=R(1) 经济意义检验从回归结果可以看出,模型估计的γβα,,的参数值都为正、且小于1,与生产函数理论中γβα,,各数值的意义相符。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
相关文档
最新文档